大数据即服务市场的兴起及其对企业的意义 – PromptCloud

大数据一词不仅是关于收集大量相互连接和相互依赖的有意义的数据，还包括对数据的快速处理、处理和分析。 这是大多数公司还没有准备好应对的事情，而且大多数服务提供商还没有完全应对挑战。 这造成了供需之间的巨大差异，并为服务市场的人们提供了巨大的机会，通过向所有需要的人提供这些服务来赚取丰厚的利润。 然而，说起来容易做起来难。

为什么它与提供的其他服务不同？

服务行业从提供软件帮助企业开始，转向提供平台和现成的基础设施，现在正在帮助公司迁移到云。 在所有这些情况下，服务业都面临着可以解决和学习的问题，因此在解决类似问题时会花费更少的精力。 然而，承担各种组织的大数据项目的问题在于，它们几乎从不相似——有些从数千个传感器收集数据，有些数据是几十年来收集的纸质记录，而另一些则是数字存储的文档、图片，甚至是声音和视频记录。 这些公司想从数据中得到什么也各不相同——

• 分析摄像头馈送以发现安全漏洞。
• 根据过去十年的数据构建模型，以预测可能会辞职的员工。
• 甚至在流行之前就使用机器学习来发现流行趋势。
• 建造自动驾驶汽车。
• 使用智能逻辑自动化以前需要人工干预的流程。
• 和更多…。

有了如此多的结构化和非结构化数据以及各种各样的问题陈述，您就可以理解，每个问题和每个客户都是不同的，需要定制的努力和方法。 需要一个专门的团队，而服务公司不能仅仅建立一个具有基本技能的大规模招聘的新人团队。

需要什么类型的服务？

1. 确定目标和业务问题

在这个初始阶段，业务分析师和数据科学家都必须坐下来决定要解决哪个业务问题，以及使用哪个数据集来改进指标。 除非一开始就这样做，否则在后期阶段就会出现障碍和混乱。

2. 数据收集和数据清洗

虽然这似乎不是大数据分析的一部分，但它确实是一个重要的部分。 如果没有数据，您甚至会分析什么？ 大多数公司和组织都保存了数 PB 的数据，但大多采用非结构化格式，并且存在重复条目和其他错误。 需要的第一项服务是数据收集，然后是数据清理，因为我们都知道脏数据的祸根。 当我们听到“大数据”时，首先想到的是复杂的模型和 3D 图形形式的丰富多彩的推论。 现实远非如此。 平均而言，项目总时间的 60-80% 用于数据科学家准备数据、清理数据并以有组织的方式存储数据。

事实上，大多数数据科学家发现清理和准备数据是他们工作中最不愉快的部分，但毕竟这是最重要的部分。 除非您拥有的数据是完整的和跨度的，否则或多或少可以保证，您的推论也不会是一年级的。 从 Excel 到 Python 或 R，有多种方法可以清理和结构化数据，以便以后可以根据需要使用。 如果有多个数据源，例如一家公司从视频源和传感器收集数据，则必须有一个点，即数据相遇的地方，或者一个数据与另一个数据相辅相成的地方。 为此，数据必须正确结构化，并且也是清理阶段的一部分。 重要的是，所有收集的数据，无论是来自多个来源，都必须给出相同的推论，或指向相同的方向。

3. 数据建模

正是在这一步，所谓的“魔法”发生了。 建立了不同的模型，将数据分为训练集和测试集，并且困难重重地反复解决同一个问题，试图提高准确性，团队必须收敛于它认为最适合该问题的特定模型在眼前。 也可能发生，使用多个模型并选择最常见的结果。 这是一个测试和重新测试阶段，经验比理论更有帮助。

4.优化和重复

书里好看的，现实生活中不一定。 很少看到建模算法一开始就取得成功。 必须对模型进行密切监控，并将其结果记录和存储，以便可以不断地重新训练模型，使其不断变得更好。 根据数据科学团队认为合适的情况，可能还需要不时进行其他优化。

5. 维护

像任何其他软件产品一样，它需要维护，以确保它不会在新传入的垃圾数据上训练自己，或者它能够适应数据流中的一些新变化等。

为什么不能每家公司都拥有一个数据科学团队？

数据科学是一个相对较新的领域，全球公司极不可能尝试从头开始建立自己的数据科学团队。 挑战从招聘过程开始，因为您需要具有一些专业技能和一些经验的人。 您甚至可能需要寻求具有组建数据科学团队经验并且以前做过的人的帮助。 听起来几乎像是为军队组建了一个特遣部队，对吧？ 让我向你保证，处理大数据同样具有挑战性。 这为服务提供商留下了很多竞争环境，现在是他们在组织中培训有能力的个人并抓住时机的时候了。